Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distractor Generation for Multiple-Choice Questions: A Survey of Methods, Datasets, and Evaluation

論文の概要: Distractor Generation for Multiple-Choice Questions: A Survey of Methods, Datasets, and Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01512v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 15:53:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-05 14:40:19.021983
Title: Distractor Generation for Multiple-Choice Questions: A Survey of Methods, Datasets, and Evaluation
Title（参考訳）: 複数項目質問に対するディトラクタ生成:方法,データセット,評価に関する調査
Authors: Elaf Alhazmi, Quan Z. Sheng, Wei Emma Zhang, Munazza Zaib, Ahoud Alhazmi
Abstract要約: 本稿では、英語の複数選択質問データセットを用いて、イントラクタ生成タスクを探索する。データセットの半数以上が、科学や英語のような特定の分野の教育源から人為的に生成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.61684018179074
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Distractors are important in learning evaluation. This paper surveys distractor generation tasks using English multiple-choice question datasets for textual and multimodal contexts. In particular, this paper presents a thorough literature review of the recent studies on distractor generation tasks, discusses multiple choice components and their characteristics, analyzes the related datasets, and summarizes the evaluation metrics of distractor generation. Our investigation reveals that more than half of datasets are human-generated from educational sources in specific domains such as Science and English, which are largely text-based, with a lack of open domain and multimodal datasets.
Abstract（参考訳）: トラクタは学習評価において重要である。本稿では,テキストとマルチモーダルの文脈に英語のマルチチョース質問データセットを用いた気晴らし生成タスクについて検討する。特に本論文では,近年の邪魔者生成タスクに関する研究を概説し,複数の選択要素とその特徴を考察し,関連するデータセットを分析し,邪魔者生成の評価指標を要約する。我々の調査によると、データセットの半数以上が、オープンドメインとマルチモーダルデータセットの欠如により、主にテキストベースであるScienceやBritishなどの特定のドメインの教育ソースから生成される。

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